一种基于DPBS的随机早期检测(RED)算法

提出了一种基于动态部分缓存共享(DPBS)的RED拥塞控制改进方案,并给出了算法实现,最后通过仿真进行了性能分析,验证其为区分服务的不同性能要求提供了拥塞控制功能。     

一种基于PID控制的自适应随机早期检测算法研究

为了解决随机早期检测（RED）算法中参数调整困难、收敛性差等问题，提出了一种基于比例积分微分（PID）控制的RED改进算法(PID RED).算法建立了传输控制协议（TCP）/主动队列管理(AQM)负反馈控制模型，利用经典控制理论中的稳定收敛理论求取PID控制系数，根据实际平均队列长度与预期队列长度的偏差值动态调整RED最大丢包率，从而自适应地调整RED参数.仿真结果表明，PID RED算法具有更快的收敛速度和更小的队列抖动，提高了主动队列管理策略的鲁棒性.     

一种基于不完全微分PID的随机早期检测算法

针对网络中普遍存在的参数实时变化、难以调节的问题,将不完全微分PID控制器用于主动队列管理,利用控制理论中的不完全微分PID控制器来实时调整RED算法的最大丢弃概率,使AQM系统能自适应地调节自身参数来改善控制性能。仿真结果显示:小负载情况下,不完全微分PID-RED较PI和RED算法的响应速度更快,很快就能达到期望值;当改变网络负载时,不完全微分PID-RED算法可以迅速地调节瞬时队列至期望值,响应时间较短,表现了很好的鲁棒性。     

随机早期检测RED算法的分析及改进

随机早期检测RED（Random Early Detection）算法是广泛应用于路由器中的IP层的拥塞控制算法之一,它的主要思想是在拥塞发生以前,通过计算队列中包的丢失概率,从而随机丢弃一部分数据包,以达到实现网络拥塞控制的目的。但该算法在应用中仍有不足。针对于此,重新计算在缓冲区最大门限值附近的丢弃概率,提出新的改进算法,以增大网络吞吐量。     

一种基于速率的RED增强方法

为了解决随机早期检测(random early detection,RED)主动队列管理机制的参数依赖性问题,通过引进自适应的思想提出了一种改进方法.其主要思想就是根据平均队列长度的变化速率自适应地调整参数maxp.大量的仿真试验表明,该方法能够明显提高RED在动态网络环境下的强壮性.此外,它在吞吐率和丢包率方面都比现有的方法具有更好的表现.     

RF-RED:一种速率公平的RED改进算法

为了提高响应流和非响应流之间的公平性，提出了一种基于速率公平的RED改进算法--RF-RED (rate fairness random early detection).该算法在路由器端计算UDP流的平均速率并与TCP友好流速率进行比较，根据比较结果动态调整UDP流和TCP流的最大丢包率，最后使用RED算法分别更新UDP流和TCP流的实际丢包率.通过使用RF-RED算法，UDP流在瓶颈链路上成为TCP友好流，同时瓶颈带宽得到了公平利用.仿真结果验证了该算法的有效性.     

基于两色标记器的协作可调整RED算法

在区分服务网络中提出与两色标记器协作的RED改进算法--协作可调整RED算法(CARED)。通过对两色令牌桶标记器的流量特性进行分析,获得了标记概率与服务实际速率/承诺速率间的定量关系,并根据这个关系调节CARED中的丢包概率基数。为便于实现CARED算法,还提出了一种基于包数的滑动窗口标记概率测量算法(NSWM)。仿真实验证明了CARED算法不仅为区分服务网络提供了有效的拥塞控制功能,同时保障了区分服务的性能要求和公平性。     

一种保护TCP流的AFRED缓存管理算法

在存在用户数据报协议业务流的情况下, 为了有效地保护传输控制协议（TCP）流, 并保证业务流的公平性,提出了一种自适应的流随机早期检测（FRED）缓存管理算法AFRED（Adaptive FRED）. 新算法通过对分组丢弃门限和丢弃概率的动态调节,保护了TCP流,提高了系统的公平性和带宽利用的有效性. 分析和仿真表明, 算法的复杂度与FRED相近,但是能获得更好的性能.     

稳定的随机早期检测方法

针对随机早期检测（RED：Random Early Detection）对网络时滞、参数设置敏感的问题,提出一种适用于时滞网络的稳定随机早期检测算法（TRED：Time-delay RED）。引入史密斯预估器,以抑制网络时滞对网络性能的影响;采用瞬时队列长度替代平均队列长度作为拥塞指示,加快系统的响应能力;改进RED算法的丢包概率函数为非线性函数,同时自动调整系统参数,以适应网络环境变化。仿真结果表明,TRED算法能成功补偿网络延时,并在不同的时滞环境、不同程度的拥塞环境中保持稳定的队列长度,具有很强的环境适应性,从而保证了良好的网络性能。     

有线数字电视网中一种改进的拥塞检测方法

针对有线数字电视网络中出现的网络拥塞问题,提出了一种改进的拥塞检测方法。该方法在显示拥塞指示算法中增加一个新的标识user,弥补了显示拥塞指示算法中由于经历拥塞位丢失而导致拥塞检测能力下降的不足,从而更好的实现网络拥塞信息的指示,进一步增强拥塞检测的能力。仿真结果显示改进的算法对于网络拥塞检测的能力高于随机早期检测算法和显示拥塞指示算法。     

改进的公平随机早期检测队列管理算法

在网络拥塞情况下，为了解决用于平衡带宽的公平随机早期检测（FRED）算法对适应流存在误判的问题，通过分析和实验的方法对其做出了改进，提出了一种改进的公平随机早期检测算法（MFRED）.改进算法在非适应流鉴别条件满足时击中值增加较快，在数据包离队时击中值减小较慢，在没有大幅增加计算复杂性的前提下提供了一种误判纠正机制.实验结果表明，和FRED队列管理算法相比，MFRED算法在有效鉴别非适应流并平衡带宽在各流之间分配的同时，明显减少了对适应流的误判.     

基于模糊控制理论的RED改进算法

针对RED算法在业务突发度较强或流量抖动较大时不能获得满意的吞吐性能的问题,提出一种基于平均队列长度和平均队列长度变化的模糊控制RED算法．该算法不再对每个队列设置固定的门限,而是根据当前网络流量的状况动态地推理出数据包的丢弃概率．     

基于曲线拟合的RED拥塞控制算法

针对TCP网络拥塞控制问题,首先介绍了网络拥塞现状和两类主流的拥塞控制算法,然后详细分析了主动管理队列(AQM)的主要拥塞控制算法随机早期检测(RED)的目标、原理和实现,最后给出了一种改进的拥塞控制算法(CF-RED),建立数学模型并实现了一个简单的实例.NS2环境下仿真实验数据表明:改进算法在丢包概率、延迟以及吞吐量等方面都明显优于原算法.     

一种随机微分对策的Nash平衡

利用动态规划原理和值函数的概念,在Ｉｔｏ微分的意义下讨论了ＩＨＲＳ线性二次型随机控制问题的最优控制率,研究了具有参数的动态系统和具有参数的价值函数的ＩＨＲＳ线性二次型两人非零和随机微分对策,得到了该随机微分对策的Ｎａｓｈ平衡对。     

早期故障信号基于调制随机共振的核主元检测

针对淹没在强噪声中具有高频多周期成分的早期故障信号,提出了并联调制随机共振与核主元分析系统.将信号的特征频率通过调制共振系统进行增强,并将功率谱组成多元统计向量,通过非线性映射,在高维空间进行特征提取,利用T2统计量和F分布的控制限进行检测.利用仿真的轴承转子振动信号与滚动轴承冲击信号进行了验证,实验表明系统能够及时地对早期故障进行预警.     

一种基于随机共振的弱信号检测方法

针对强噪声背景中的弱信号检测问题，在经典随机共振处理方法的基础上，利用小波良好的去噪特点，提出了随机共振加小波去噪检测弱信号的新方法．理论分析和仿真结果表明，该方法优于传统的随机共振处理方法，可获得近2．5dB的输出信噪比得益．     

基于NS2的PQM和AQM的仿真实现与比较

队列管理机制是网络拥塞控制的一项重要技术,该机制主要分为被动队列管理机制（PQM）和主动队列管理机制（AQM）两大类,前者在拥塞发生时被动地使用丢尾策略（D ropTail）丢弃所有新到的分组,而后者则根据队列长度的变化进行提前丢包,尽量减少和避免拥塞。为了对PQM和AQM进行比较、研究,以各自经典算法D ropTail和RED为例,在NS2环境下实现了两种机制的模拟与分析,指出了各自的优缺点,为进一步研究完善拥塞控制算法提供依据。     

一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法

从工程中经常碰到的噪声背景下弱信号检测的实际需求出发,提出一种基于线性系统随机共振的弱信号检测方法,与传统的非线性系统随机共振相比,此方法计算量小、检测速度快。采用MATLAB配用的SIMULINK软件,建立线性系统随机共振仿真模拟图,通过调节系统参数或噪声强度,使系统噪声及激励信号达到最佳匹配,从而实现弱信号的检测。仿真结果表明该方法具有可行性。     

一种公平带宽分配的AQM算法

研究了响应流与非响应流公平共享带宽问题，当各微流竞争路由器的同一个输出链路时。非响应流趋向于压制响应流，使得带宽公平性遭受破坏。提出一种新的主动队列管理算法——动态阈值RED（DTRED）算法，通过动态地调节队列参数来获得更加公平的带宽分配。     

一种动态门限变速增加的TCP慢启动算法

提出了一种动态门限变速增加的慢启动算法．将Vegas和TCP Westwood的关键技术应用到了TCP首次慢启动过程。并提出了动态设定慢启动门限和分段的窗口增加柱度的算法．动态门限麦速增加通过对链路可用带宽的估计来设置慢启动门限．使其不会出现多包丢失。从而过早地进入拥塞避免阶段，所以动态门限变速增加能够迅速到达稳态．利用Vegas瓶颈链路队列长度的值．对窗口增加粒度进行分段控制，能够根据瓶颈缓冲区的队列情况来调整窗口增加粒度．该算法能够在多种网络环境下。避免慢启动阶段的多包丢失。迅速到达稳态．提高了幔启动阶段的吞吐量．同时该算法对链路瓶颈缓冲有较好的鲁棒性，对WEB业务适应性强．对现有网络协议保持友好性，只需在发送端修改．